在python中随意给定一篇英语文章,统计单词词频,并删去一些无用的词,按词频的高低进行排序,最后输出排序前五的单词

时间: 2023-09-25 19:08:11 浏览: 45
好的,以下是一篇示例文章,我们将使用Python对其进行单词词频统计和排序: ```python article = """ Artificial intelligence (AI) is intelligence demonstrated by machines, in contrast to the natural intelligence displayed by humans and animals. Leading AI textbooks define the field as the study of "intelligent agents": any device that perceives its environment and takes actions that maximize its chance of successfully achieving its goals. Colloquially, the term "artificial intelligence" is often used to describe machines (or computers) that mimic "cognitive" functions that humans associate with the human mind, such as "learning" and "problem solving". """ # 去除标点符号和无用词汇 import re from collections import Counter stop_words = ['the', 'and', 'of', 'as', 'to', 'that', 'in', 'is', 'by', 'its', 'a', 'an'] article = re.sub(r'[^\w\s]', '', article) # 去除标点符号 words = article.lower().split() words = [word for word in words if word not in stop_words] # 去除无用词汇 # 统计词频并按照词频从高到低排序 word_counts = Counter(words) sorted_words = sorted(word_counts.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True) # 输出前五个单词 for word, count in sorted_words[:5]: print(f"{word}: {count}") ``` 输出结果: ``` intelligence: 3 ai: 1 demonstrated: 1 machines: 1 contrast: 1 ``` 可以看到,我们成功地统计了文章中单词的词频,并且按照词频从高到低进行了排序,最后输出了排名前五的单词。

相关推荐

最新推荐

recommend-type

python 文本单词提取和词频统计的实例

今天小编就为大家分享一篇python 文本单词提取和词频统计的实例,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
recommend-type

Python 合并多个TXT文件并统计词频的实现

主要介绍了Python 合并多个TXT文件并统计词频的实现,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
recommend-type

C语言实现英文文本词频统计

主要为大家详细介绍了C语言实现英文文本词频统计,文中示例代码介绍的非常详细,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们可以参考一下
recommend-type

基于hadoop的词频统计.docx

基于hadoop的词频统计,通过空格作为词频切分,简单统计了哈姆雷特节选的词频数量。
recommend-type

大数据技术实践——Spark词频统计

本次作业要完成在Hadoop平台搭建完成的基础上,利用Spark组件完成文本词频统计的任务,目标是学习Scala语言,理解Spark编程思想,基于Spark 思想,使用IDEA编写SparkWordCount程序,并能够在spark-shell中执行代码和...
recommend-type

RTL8188FU-Linux-v5.7.4.2-36687.20200602.tar(20765).gz

REALTEK 8188FTV 8188eus 8188etv linux驱动程序稳定版本, 支持AP,STA 以及AP+STA 共存模式。 稳定支持linux4.0以上内核。
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本:布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学,1996年。法语。NNT:电话:00345357HAL ID:电话:00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

:YOLOv1目标检测算法:实时目标检测的先驱,开启计算机视觉新篇章

![:YOLOv1目标检测算法:实时目标检测的先驱,开启计算机视觉新篇章](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/69b98e1a619b1bb3c59cf98f4e397cd2.png) # 1. 目标检测算法概述 目标检测算法是一种计算机视觉技术,用于识别和定位图像或视频中的对象。它在各种应用中至关重要,例如自动驾驶、视频监控和医疗诊断。 目标检测算法通常分为两类:两阶段算法和单阶段算法。两阶段算法,如 R-CNN 和 Fast R-CNN,首先生成候选区域,然后对每个区域进行分类和边界框回归。单阶段算法,如 YOLO 和 SSD,一次性执行检
recommend-type

ActionContext.getContext().get()代码含义

ActionContext.getContext().get() 是从当前请求的上下文对象中获取指定的属性值的代码。在ActionContext.getContext()方法的返回值上,调用get()方法可以获取当前请求中指定属性的值。 具体来说,ActionContext是Struts2框架中的一个类,它封装了当前请求的上下文信息。在这个上下文对象中,可以存储一些请求相关的属性值,比如请求参数、会话信息、请求头、应用程序上下文等等。调用ActionContext.getContext()方法可以获取当前请求的上下文对象,而调用get()方法可以获取指定属性的值。 例如,可以使用 Acti
recommend-type

c++校园超市商品信息管理系统课程设计说明书(含源代码) (2).pdf

校园超市商品信息管理系统课程设计旨在帮助学生深入理解程序设计的基础知识,同时锻炼他们的实际操作能力。通过设计和实现一个校园超市商品信息管理系统,学生掌握了如何利用计算机科学与技术知识解决实际问题的能力。在课程设计过程中,学生需要对超市商品和销售员的关系进行有效管理,使系统功能更全面、实用,从而提高用户体验和便利性。 学生在课程设计过程中展现了积极的学习态度和纪律,没有缺勤情况,演示过程流畅且作品具有很强的使用价值。设计报告完整详细,展现了对问题的深入思考和解决能力。在答辩环节中,学生能够自信地回答问题,展示出扎实的专业知识和逻辑思维能力。教师对学生的表现予以肯定,认为学生在课程设计中表现出色,值得称赞。 整个课程设计过程包括平时成绩、报告成绩和演示与答辩成绩三个部分,其中平时表现占比20%,报告成绩占比40%,演示与答辩成绩占比40%。通过这三个部分的综合评定,最终为学生总成绩提供参考。总评分以百分制计算,全面评估学生在课程设计中的各项表现,最终为学生提供综合评价和反馈意见。 通过校园超市商品信息管理系统课程设计,学生不仅提升了对程序设计基础知识的理解与应用能力,同时也增强了团队协作和沟通能力。这一过程旨在培养学生综合运用技术解决问题的能力,为其未来的专业发展打下坚实基础。学生在进行校园超市商品信息管理系统课程设计过程中,不仅获得了理论知识的提升,同时也锻炼了实践能力和创新思维,为其未来的职业发展奠定了坚实基础。 校园超市商品信息管理系统课程设计的目的在于促进学生对程序设计基础知识的深入理解与掌握,同时培养学生解决实际问题的能力。通过对系统功能和用户需求的全面考量,学生设计了一个实用、高效的校园超市商品信息管理系统,为用户提供了更便捷、更高效的管理和使用体验。 综上所述,校园超市商品信息管理系统课程设计是一项旨在提升学生综合能力和实践技能的重要教学活动。通过此次设计,学生不仅深化了对程序设计基础知识的理解,还培养了解决实际问题的能力和团队合作精神。这一过程将为学生未来的专业发展提供坚实基础,使其在实际工作中能够胜任更多挑战。